在網際網路資訊科技爆發式發展的今天，各行各業的資料量都是海量增長。在這個時代，人工傳統的分析手段已經遠遠不能滿足於資料分析的需求，因此大資料分析手段已經成為乙個必不可少的分析手段，尤其在智慧型電廠之中。
隨著火電機組的裝機容量增加和資訊化、現代化技術的發展，電廠內人員數量越來越少，但是實時的資料量是越來越大。因電廠規模的不同，每秒鐘每個電廠的資料量可能從1萬到10萬的等級，每天可能有上千萬甚至上億的資料量。這些資料量，雖然說相對於整個網際網路行業來說，達不到乙個大資料的標準，但是對於傳統的火力發電廠資料分析來說，人工的分析手段已經無法駕馭這些資料，去挖掘潛在價值。如何對這些資料進行乙個實時的深度分析，挖掘資料背後隱藏的價值用於提公升生產，這都是乙個亟待解決的問題。
目前來看，資料應用主要集中在三個方面：生產資料分析、裝置可靠性分析、能耗分析。
生產資料
對於生產資料，電廠要更關注資料如何能實時地分析機組的健康狀態和機組的能效診斷，既安全和效益。安全方面，保證裝置安全經濟執行，使機組實時地執行在乙個最經濟的工況，通過對生產資料的分析保證裝置的可靠性和機組執行的經濟性，這個是資料分析最終的結果。
裝置可靠性
對於裝置的可靠性。電廠傳統的監測大部分還是基於乙個報警和保護的作用，但實際上很多引數的變化在達到報警值之前，其實已經有明顯趨勢的變化。
監測系統有成百上千個資料實時顯示，靠人工的手段很難說實時監控到每個資料在什麼時候偏離了最初的原始值或者是我們的期望值。我們如何在這個資料開始變化的時候就能夠監測到，給人員以提醒，這個是資料分析的乙個重要的應用。
能耗分析
另外就是對於機組實時的能耗分析。如何從機組執行過程中，成百上千個引數來綜合判斷機組的能耗水平是否偏離設計值，是哪個引數引起的，都需要通過這種資料分析的手段，實時地給執行以指導。
很多發電公司面臨這麼幾個問題：一是海量的生產資料得不到有效利用。在資訊化過程中，電廠有多套資訊系統，例如檢修一體化、巡點檢系統、績效考核系統等等，這些系統都在實時採集資料，但是很多時候這些資料都只是儲存在硬碟裡，而沒有用於指導生產。
二是裝置的狀態檢修困難，缺乏科學判斷依據。很多時候電廠的裝置檢修都是基於計畫檢修或者是故障檢修。
三是檢修人員對現場執行的判斷，沒有乙個有效的手段，判斷裝置執行在什麼狀態。現場裝置出現問題之前分析、解決問題的能力不足，沒有能夠有效在隱患發生之前及時發現。
資料系統保障安全
雲酷科技的鍋爐三維視覺化防磨防爆系統，通過對過往鍋爐檢修資料的收集分析，形成有效的基於資料分析的防磨防爆管理體系：從體系建設、執行管理、檢修管理等多個維度入手，建立管理台賬、動靜態裝置台賬、壁溫監控分析、演算法補全熱力圖分析、大資料劣化分析、檢修推薦等功能，為防磨防爆管理思想的落實與管理體系的建設提供平台支援與展現手段。
系統已先後服務35家電廠，覆蓋各種大小的生物質鍋爐、燃煤鍋爐，其中生物質電廠24家 30mw機組，燃煤電廠1家200mw機組、7家300mw機組、3家600mw機組、2家1000mw機組共計55餘台鍋爐，在資料的收集與應用上，做到了行業領先水平，為電廠鍋爐的安全執行提供有效的技術工具保障。
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